論文・プレプリント

Edward I. Altman, Francesco Baldi, Claudia D'Ippolito +1

本研究では、AltmanのZスコアのロジックをESG評価に応用した独自のESG格付けモデル「Z-ESG」を開発。欧州上場企業325社のデータを用いた判別分析とロジスティック回帰により、ESGパフォーマンスをスコア化し格付けに変換。資産運用者、リスク管理者、銀行など多様な実務応用が可能。

M T H Nguyen, Anbinh Vuong, Vanha Tran +1

本論文は、大規模言語モデル（LLM）と知識グラフを用いた検索拡張生成（RAG）を組み合わせ、GRI基準に沿ったサステナビリティ報告書の評価を自動化する手法を提案。ベトナムの銀行を対象としたケーススタディにより、質問応答形式での報告内容の正確な評価が可能であることを示す。

Petr Procházka, Емил Велинов, Paul Lacourbe

本稿は、マルチティアサプライチェーンにおける持続可能性ガバナンスを支援するAIツールをレビューする。ツールの分類、ギャップの特定、中小企業や下位サプライヤーが利用しやすいソリューションの特定を行う。データ収集、Tier1超えのリーチ、ユーザビリティ、AI活用、コストといった課題に対応する。

Berra Öz, Ali Hakan Işık

本論文は、サステナビリティ報告における大規模言語モデル（LLM）の活用を分析。特に、検索拡張生成（RAG）と低ランク適応（LoRA）の性能を比較し、報告の自動化・効率化への有効性を評価する。

Anonymous Author(s)

本研究は、LLMを用いたサステナビリティ報告書の分析において、プロンプトを自己の誤りから改善する手法の再現性を検証した。誤った出力からの学習によりプロンプト品質を向上させるアプローチを実証し、実践的な応用可能性を示した。

Anonymous Author(s)

この論文は、サステナビリティ報告書の分析において、言語モデルが自身の誤りから学習してプロンプトを改善する手法を提案・検証している。事例研究を通じて、この手法の有効性を示す。

Md. Qamruzzaman, Abdulrahman Alomair, Mohammed Alomair

本稿はバングラデシュ証券取引所上場金融機関を対象に、フィンテック導入、知的資本、ESG開示、配当政策が企業価値に与える影響を検証。固定効果モデル、GMM、CS-ARDL、分位点回帰、深層ニューラルネットワークを駆使し、ESG開示が配当政策と企業価値に正の調整効果を持つことを発見。AI手法を用いたESG実証研究の好例。

Alistair Vance, Sora Tanaka, Mateo Benítez +1

この論文は、持続可能で公正な電子商取引のためのガバナンスフレームワークを提案している。包装、循環物流、アクセシビリティ、ESG開示を統合し、監査可能な知能（AI）を活用する点が特徴。

İsmail Öğütçen, Ümit Yılmaz

本研究は、ESG格付けの不一致が企業のグリーンウォッシングの先行指標となるか、またデジタルトランスフォーメーション（DTI）が開示チャネルとパフォーマンスチャネルを通じてこの関係をどのように調整するかを検証する。中国A株企業2012～2022年の8111企業年データを用い、ベイズ最適化機械学習モデルとSHAPを補完した固定効果回帰を実施。格付け不一致はグリーンウォッシングの強力な予測因子であり、DTIは開示チャネルでリスクを増幅する一方…

Thirunavukarasu Suryalakshmi, Gurumoorthy Yohanandhan Rajaa Vikhram

本論文は、産業用IIoTとデジタルツイン技術を組み合わせ、機械学習（k-meansクラスタリングと異常検知）を用いて工場のエネルギー効率を向上させる手法を提案。エアリーク検出に応用し、6.22 kWh/日の省エネと1.5トンのGHG削減を実証した。実用的な産業脱炭素化ソリューションとして評価できる。

Shukang Zheng, Genhua Ma, H Yang +2

本論文は、都市内ラストマイル配送における炭素排出削減を目的とし、制約マルコフ決定過程に基づく実証正則化強化学習アルゴリズムを提案。道路車両、オフピーク時の地下鉄貨物、電動ドローンを組み合わせたマルチモーダルシステムを対象に、炭素予算を厳守しつつ注文ごとに最適な配送手段を動的に選択する。南京の実データに基づく実験では、オフライン最適解と1.3%以内の誤差で排出を達成し、±17%の炭素予算バンドを追跡可能。固定ペナルティ重みのPPOと比較し…

*Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2 *Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2

畜産システムは温室効果ガス排出や水質汚染など環境負荷が大きい。本レビューは、AIやIoTを活用したモニタリング、精密給餌、バイオガス回収などの緩和技術を包括的に紹介する。遺伝的改良や民族保存など補完的アプローチも議論される。

*Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2 *Pramod Prabhakar1 and Rajesh Kumar2

本レビューは畜産システムの環境影響（温室効果ガス、水質汚染、生物多様性など）と緩和技術（精密給餌、嫌気性消化、AI/IoT活用など）を包括的にまとめた。特に人工知能やマイクロバイオーム工学の役割に注目し、気候適応型農業の可能性を示す。

(著者不明)

本稿では、ニューステキストデータを用いてESGファクターを構築し、運用する手法を提案している。自然言語処理によりESG関連情報を抽出し、投資判断に活用する可能性を探る。

(著者不明)

本論文は、機械学習技術を用いて企業ウェブサイトからESG情報を効率的に抽出する方法を提案している。従来の手動収集に比べ、コストと時間を大幅に削減できる可能性がある。自然言語処理やテキスト分類を活用し、ESG関連データを自動的に収集・整理する手法を示す。

(著者不明)

統計的因果推論を用いてESG評価が企業価値に与える因果効果を分析する研究。ESGスコア改善が実際に企業価値を向上させるかどうかを検証し、ESG投資の有効性を評価する。

(著者不明)

大規模言語モデル（LLM）を用いたESG評価手法を提案・検証。企業の開示情報やニュースからESGスコアを自動算出し、従来手法と比較して効率性・精度を評価。ESG評価の自動化・高度化に貢献。

(著者不明)

本論文は、大規模言語モデル（LLM）を用いて統合報告書からESG関連情報を自動抽出する手法を提案。企業の開示データを効率的に分析し、ESG評価やスコアリングに活用可能。特に、自然言語処理技術を応用することで、非構造化テキストから構造化データへの変換を実現。

(著者不明)

この論文は、統合報告書からESG関連情報を自動抽出する手法を提案しています。自然言語処理や機械学習を活用し、企業の開示情報を効率的に収集・分析することを可能にします。これにより、投資家やアナリストのESG評価を支援します。

(著者不明)

コサイン類似度を用いて、大手不動産デベロッパーのCEOメッセージを時系列で分析。経営者の発言の変化を捉える手法を提案している。